def stft(self, wave): result = [] # 按列为主序存储，也就是按通道为主序 wave = np.asfortranarray(wave) window = hann(self.frame_length, sym=False) channels = wave.shape[-1] for c in range(channels): data = wave[..., c] spectrogram = stft(data, n_fft=self.frame_length, hop_length=self.frame_step, window=window, center=False) spectrogram = np.expand_dims(spectrogram.T, axis=-1) result.append(spectrogram) result = np.concatenate(result, axis=-1) return result

这段代码定义了一个 `stft` 方法，用于计算音频信号的短时傅里叶变换（STFT）。下面是对该方法的解释：

- `result` 是一个空列表，用于存储每个通道的STFT结果。
- `wave` 是输入的音频波形数据。
- `wave = np.asfortranarray(wave)` 将 `wave` 转换为 Fortran 数组，以确保按列为主序存储，也就是按通道为主序。
- `window = hann(self.frame_length, sym=False)` 创建了一个长度为 `self.frame_length` 的汉宁窗口。
- `channels` 获取 `wave` 数组的最后一个维度，即通道数。
- 在一个循环中，对每个通道进行以下操作：
- `data = wave[..., c]` 提取当前通道的数据。
- `spectrogram = stft(data, n_fft=self.frame_length, hop_length=self.frame_step, window=window, center=False)` 对当前通道的数据应用 STFT，得到频谱图。
- `spectrogram = np.expand_dims(spectrogram.T, axis=-1)` 将频谱图转置，并在最后一个维度上添加一个新的维度。
- 将 `spectrogram` 添加到 `result` 列表中。
- `result = np.concatenate(result, axis=-1)` 将 `result` 列表中的所有频谱图沿最后一个维度进行连接，得到最终的结果。
- 返回最终的结果。

请注意，上述代码中的 `stft` 函数和 `hann` 函数的具体实现可能来自外部库或其他地方，因此需要确保这些函数在代码的上下文中可用。